Тесты по Классическим алгоритмам машинного обучения

Классические алгоритмы — это основа машинного обучения, которая позволяет решать задачи классификации, регрессии и кластеризации. В этом тесте вы проверите свои знания ключевых алгоритмов, таких как линейная и логистическая регрессия, деревья решений, SVM, k-means и ансамбли.

Тест включает вопросы разного уровня сложности, которые помогут вам закрепить понимание принципов работы и применения этих алгоритмов. Готовы ли вы проверить свои знания и углубить понимание классических методов ML? Тогда начинайте! Удачи!

0%
1

Классические алгоритмы машинного обучения

1 / 10

Что такое дерево решений?

2 / 10

Что такое метод Ridge (L2-регуляризация)?

3 / 10

Что такое метод линейной регрессии с регуляризацией?

4 / 10

Что такое XGBoost?

5 / 10

Что такое метод k-ближайших соседей (k-NN)?

6 / 10

Что такое метод UMAP?

7 / 10

Что такое метод локальной outlier-фактора (LOF)?

8 / 10

Что такое метод k-медиан (k-medians)?

9 / 10

Что такое метод главных компонент (PCA)?

10 / 10

Что такое LightGBM?

Your score is

The average score is 80%

0%

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

пятнадцать − девять =

Прокрутить вверх